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编解码器量化数据原理
量化器为了在一定的主观保真度图像的前提下，去掉那些对人的视觉效果影响不大的信息，以进一步地压缩码率，故需采用量化器。随着CompactDisc的出现并进入市场，音频信号以数字化方式进行存储，视频信号也开始使用数字化格式，一些相关技术也开始随之发展起来。量化器除在A/D模拟/数字变换中应用外，通常也用于D/D数字/数字变换，目的是进行数据压缩。以下仅对D/D变换作一简介。量化器采用分层量化，即选用不同的步长，针对DCT变换后的不同系数进行量化。对其直流(DC)系数采用一种固定的步长，对其交流系数(AC)采用2～62步长，其步长范围受后面的缓冲存储器反馈信号的控制。 [1] 视频复合编码器数据视频信号经信源编码器进行压缩后变换成视频数据，然后送入视频复合编码器。复合编码器首先对视频数据作进一步压缩。即按哈夫曼(Huffman)编码原理进行变字长编码。其方法是对出现概率大的灰度(亮度)信号进行短的码字编码，对出现概率小的信号赋予长的码字，平均的结果，使视频数据流总的码字短，从而达到进一步压缩的目的。在复合编码器中，还有一些辅助信号。例如指示信号“发送/不发送”标志，其作用是告诉对方的解码器，在一幅图像中，哪些宏块要发送，哪些宏块不发送。需要发送的宏块，又分帧内和帧间两种编码方式。帧内预测编码是利用一帧(一幅图像)内已经传送的相邻像素来求当前像素的预测值；帧间预测编码在前面已提到。
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编解码器的中的无线解码器
无线解码器在规定的失真度和额定输出功率条件下存在一定的工作频带宽度，即无线解码器的低工作频率至高工作频率之间有一个范围。无线解码器实际的工作频率范围可能会大于定义的工作频率范围。
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编解码器
目前在尝试使用全新的技术对编码架构进行革新，比如人工智能，神经计算模型等。想要了解更多编解码器的相关内容，请及时关注北京杰西艺电子设备有限公司网站。做编码的都了解，视频编码基本结构（波形混合编码）在过去几十年都没怎么变化，主要在于预算、变换和熵编码三大部件（及零件）的不断替换和完善。近期，学界已经提出了一些用深度学习对HEVC进行编码提升的研究工作，不过大多集中在环内滤波或后处理方面，还是属于模块级提升，没有结构突破，无End to End 学习能力。FVC和AV1阵营普遍认为，短期内深度学习还是干不过人工fine tune的各种编码模式(算子)，还得继续潜伏一阵。
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编解码器处理能力和高画质的解决方案
当说到硬编码器时，脑海中default的应用场景是直播，并且是直连信号源（摄像机或者通过contribution编码器送过来的解码视频）。采用DCT变换的另一因素是在频率域在进行编码时，受噪声的影响较小。在这种应用中，受限于时延和线性快编，留给编码器时间窗口比较短，加之硬件编码器计算和buffer资源有限，像multipass、lookahead等一些复杂的编码优化手段就会disable掉，因此压缩效率会受限。软件编码器的应用场景更多的是点播或者延迟直播，并且可以部署在弹性的云上，如果并行扩展性设计的好的话，一些复杂编码模式都可以开启，压缩能力能够充分施展，压缩效率自然更好。
此外，当我们说到画质的时候，其实更多的说的是重建视频的主观感受，并不是我们优化编码器时通常使用的PSNR（或者SSIM等）。可以说，一套高清会议系统及监控系统，真正给用户体现直观价值的就在于中心的图像高清显示，而这离不开高清编解码器。对于特定的视频帧，无论是那个metric，码率或者QP的变化，画质的相对变化都能直接反应出来。难在不同内容的视频，人对画质的感受是很implict的，从不好到好的刻度是不均匀和非线性的。这给编码器优化带来了较大的自由度，也是各位编码老铁们发挥的空间。窄带高清，per-title，感知编码、视觉优化、内容自适应等都是工作在这个区间。我们常说，编码既是技术（Tech）也是艺术（Art），这里面有很多know-how的tricks，有工匠精神的老司机们往往更胜一筹。举个例子，我们曾对国外一款商业编码器和 x265，HM进行过对比测试，单看PSNR，商业编码器比不过HM，甚至x265，但是在体育比赛，歌舞晚会等实际场景中，画面的均匀性和一致性等主观方面（如画面之间闪烁性低），商业编码器优势明显。
另外补充一点，画质的好坏不只取决于编解码本身，预处理和后处理也很十分重要，甚至带来的画质提升效果要大于编码优化本身。
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